Analisi delle fluttuazione nei valori di resistività
apparente misurate in Val d’Agri
(Appennino Meridionale)
associate a possibili effetti di sorgente
Balasco M.(1), Lapenna V.(1), Romano G.(1), Telesca L.(1), Siniscalchi A.(2)
(1) Istituto di Metodologie per l’Analisi Ambientale, Consiglio Nazionale delle Ricerche
(IMAA-CNR), C/da S. Loja, 85050, Tito Scalo (PZ), Italy
(2) Dipartimento di Geologia e Geofisica, Università di Bari, Campus Via Orabona,
70126 Bari, Italy
Rete di Monitoraggio Magnetotellurico in VDA
MN:Marsico Nuovo 2007
CR: Campo Reale 2008
BA: Barricelle 2003-2005
VA: Villa d’Agri 2007
TR: Tramutola 2006-2008
Il metodo magnetotellurico/Scopi
 È una tecnica geofisica passiva: attraverso lo studio della propagazione del campo
geomagnetico naturale terrestre si determinano le proprietà elettriche del sottosuolo
 Esso si basa sulla misura simultanea delle variazioni delle componenti di H e di E in
superficie, legate alla funzione di trasferimento Z, da cui si ricava la resistività del
sito investigato in funzione della frequenza.
Eij (,t) = Zij (,t)Hij (,t)
 a ijMT  , t  
2
o
Z ij  , t 

Eij (,t) = Zij (,t)Hij (,t) + 
 Ripetendo le osservazioni nel tempo e nello stesso
sito, se non avvengono cambiamenti significativi della
resistività, la funzione di trasferimento del sito non
cambia.
 Scopo della nostra attività di monitoraggio: studio
della “curva caratteristica” di app del sito di misura
 È necessario applicare tecniche robuste di
analisi atte a definire la stabilità e l’accuratezza
delle stime di resistività riuscendo a definire, alla
comparsa di una variazione significativa del
segnale, quale ne sia l’origine.
Stazione di Monitoraggio Magnetotellurico in VDA
Ex
50 m
Ecommon
Hx
Hy
50 m
Ey
I dati

periodo di misura analizzato: luglio 2007 – settembre 2008

campionamento continuo a 6.25Hz

subset : 24 ore: n = 394
stima delle curve di resistività apparente nel range di
frequenze 0,74473-238,31273 sec: metodi di analisi robusti
(Egbert and Booker, 1986)

Metodologie d’analisi
Studio delle fluttuazioni dei segnali (t, T)
Variogrammi
i (T ) x, y 
( Log ( i (T ) x, y )  Log ( c (T ) x, y ))
Log ( c (T ) x, y )
Curva caratteristica MT di resistività apparente
c(T)
Ohm*m
100
10
xy
yx
1
1
10
100
period (T)
Ottenuta calcolando per ogni frequenza la mediana
delle serie temporali di resistività
variogramma (set 24h) Tramutola rxy
0.5
0
0.4
0.3
0.5
Log(Period)(s)
0.2
0.1
1
0
-0.1
1.5
-0.2
-0.3
2
-0.4
30
60
90
120
150
180
210
giorni
240
270
300
330
360
390
-0.5
mappa significatività giornaliera Tramutola rxy
1
0

data missing: 7%
Log(Period)(s)
0.5

10s fluttuazione minore
1

periodicità annuale superficiale
1.5

periodicità di 28 giorni profonda
2
30
60
90
120
150
180
210
Giorno
240
270
300
330
360
390
0
i (T )  c (T )   i (T )   c (T )
Metodologie d’analisi
Individuazione di leggi scala
Detrend Fluctuation Analysis
DFA, Peng 1995
Detrend Fluctuation Analysis
xave
1

N
 x(k )
k 1
k
y (k ) 
x(i) = serie temporale di resistività apparente
i=1,2,…,N N = lunghezza della serie
xave = valor medio della serie
N
 x(i)  x
ave

la serie viene integrata
i 1
F ( n) 
1
N
N
2


y
(
k
)

y
(
k
)
n

k 1
F (n)  n
la serie viene divisa in finestre di lunghezza n e
calcolato il trend lineare locale yn(k)
il fit lineare y(k) complessivo della serie viene
sottratto a quello locale yn(k)
Se F(n) è una funzione power-law di n possiamo
descrivere la fluttuazione in termini di 
 rappresenta la pendenza del fit lineare di Log[F(n)] in funzione di Log(n)
T=0.93 s
1.6
> 0.5 segnale correlato
positivamente
1.4
Log10(F(n))
1.2
1.0
unique=0.73+-0.01
0.8
= 0.5 segnale non
correlato (white noise)
0.6
 < 0.5 segnale
correlato negativamente
0.4
0.6
0.9
1.2
1.5
1.8
2.1
Log10 (n)
Per tutte le serie temporali ad ogni frequenza è stato calcolato l’ 
Un unico trend è stato ottenuto a corto periodo (0.74-1.46 sec) e a lungo
periodo (>163,84 sec).
2,1
T = 8.62 s
small time scale
large tima scale
1,8
Log10(F(n))
1,5
1,2
large=1.31+-0.08
small=0.77+-0.02
0,9
0,6
0,6
0,9
1,2
1,5
1,8
2,1
Log10(n)
Per 1.46<Ti<163,84 si osservano trend diversi a piccola e grande scala
cross-over a 26-31 giorni
1,8
>0.5 fino a T 30-40s
XY-component
unica scala
piccola scala
grande scala
1,5
Gli andamenti degli  a
1,2
piccola e grande scala

0,9
corrispondono alle
0,6
dinamiche superficiali e
Fluttuazioni Gaussiane (=0.5)
0,3
profonde osservate nei
0,0
1
10
100
variogrammi.
Periodo (T)
cross-over  15sec
Pc3, Pulsazioni Geomagnetiche
Onde magnetoidrodinamiche presenti all’interno della magnetosfera
terrestre il cui periodo fondamentale è di 10-45s.
Pulsazioni continue (Pc)
Notazione
Periodo (s)
Pc1
0.2-5
Pulsazioni irregolari (Pi)
Pc2
5-10
Notazione
Periodo (s)
Pc3
10-45
Pc4
45-150
Pi1
10-40
Pc5
150-600
Pi2
40-150
A terra l’ampiezza delle pulsazioni varia da qualche decimo fino a qualche centinaio di
nT e crescenti all’aumentare della latitudine magnetica del sito di osservazione
Indici K
variogramma (set 24h) Tramutola rxy
0
0.5
0.4
0.3
Gli indici K forniscono una misura dell'attività geomagnetica
0.5
Log(Period)(s)
0.2
1
originata
dalla radiazione corpuscolare proveniente dal Sole
0.1
0
-0.1
1.5
-0.2
-0.3
2
-0.4
30
60
90
120
150
180
210
giorni
240
270
300
330
360
390
5
-0.5
Indice K
Attività solare
K≤3
Quiet sun
K≤5
Minor storm
K≤7
Major Storm
K<7
Severe storm
K index
4
3
2
1
0
30
60
90
120
150
180
210
giorni
240
270
300
330
360
390
Conclusioni
 Tecniche robuste ci hanno consentito di caratterizzare le
dinamiche dei segnali, di valutarne le loro fluttuazioni e le loro
possibili sorgenti.
 Le diverse analisi applicate convergono agli stessi risultati:

La ciclicità a 28 gg ed il periodo caratteristico di 10-45sec
delle fluttuazioni sembrano indicare la presenza delle Pc3
nelle serie registrate
 Altra ipotesi: presenza di ‘effetti di marea’ la loro azione sui
fluidi profondi modifica localmente la distribuzione di
resistività e quindi le stime di resistività apparente.